Flink CDC中我换成了upsert-kafka，不报消费delete的问题了，这是啥情况？

当您在 Flink CDC 中切换到 upsert-kafka 模式时，不再报消费 delete 的问题，但出现了序列化问题，这可能是由于以下原因导致的：

序列化配置不匹配：Flink CDC 使用 Avro、JSON 或其他序列化格式将源表的数据序列化为 Kafka 消息。请确保您的 Flink 程序和 Kafka 配置中的序列化配置一致。例如，如果源表使用 CSV 格式，而 Flink CDC 使用 Avro 进行序列化，则需要进行格式转换或调整配置。

源表结构变更：如果您在 Flink CDC 开始运行之前修改了源表的结构（例如添加或删除字段），而 Flink CDC 在读取数据时仍然使用之前的结构进行序列化，可能会导致序列化失败。请确保源表的结构和 Flink CDC 的配置一致。

数据异常：如果源表中的数据存在异常或格式错误，可能会导致序列化失败。请检查源表中的数据是否符合预期的格式和要求。

针对这些问题，您可以进行以下操作来解决：

确认 Flink CDC 和 Kafka 的序列化配置是否匹配，尤其是数据格式的一致性。
检查源表的结构和数据是否与 Flink CDC 的配置一致，并确保数据的格式正确。
查看 Flink CDC 的详细日志，寻找关于序列化失败的更具体的错误信息，以便更好地定位问题。
如果问题仍然存在，建议查阅 Flink CDC 和相关组件（如 Kafka）的官方文档，或向 Flink 和 Kafka 的社区和支持团队咨询，以获取更准确和详细的帮助。同时，提供更具体的错误日志和相关配置信息也有助于更好地理解和解决问题。